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基于边界层精细化预报的乌鲁木齐2020年1月大气污染气象特征分析

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基于CMA-GFS全球天气业务模式,采取拉格朗日空间插值算法,构建边界层要素精细化预报场,并结合PM2.5监测数据、地面及探空气象观测数据,对乌鲁木齐2020年1月重污染期间的边界层气象特征进行分析.结果表明,乌鲁木齐重度及以上污染时次占分析时段的52.30％,污染时段大气水平和垂直扩散能力较清洁时段偏差约50％左右,PM2.5粒子造成的消光作用增强是中度及以上污染等级能见度下降的主要原因.分析时段内大气边界层长时间维持逆温状态,接地逆温时次占逆温总时次的87.77％.当日逆温持续时间超过12 h时,日均PM2.5质量浓度较其他时段偏高25.02％～30.76％.PM2.5质量浓度为重度及严重污染等级时,首层逆温强度可达5.53 ℃/(100hPa).混合层内外垂直风切变的增大可以改善大气垂直扩散条件,可在一定程度上降低PM25质量浓度.与中度污染等级相比,重度及以上污染等级的气温日较差偏小0.5 ℃,逆温层顶底的温差偏大,表明高浓度的PM25粒子在白天削弱太阳辐射带来的地面升温效应,对稳定的大气层结形成正向反馈,从而导致了乌鲁木齐持续多 日的重污染天气.
Meteorological Characteristic Analysis of Air Pollution in Urumqi in January 2020 Based on Boundary Layer Fine Forecast

air pollutionboundary layerLagrange interpolationinversionvertical wind shear

花丛、刘超、李霞

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国家气象中心,北京100081

中亚大气科学研究中心,乌鲁木齐830002

中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,乌鲁木齐830002

大气污染 边界层 拉格朗日插值算法 逆温 垂直风切变

中亚大气科学研究基金国家重点研发计划

CAAS2019042022YFC3701205

2023

10.16765/j.cnki.1673-7148.2023.05.002

气象与环境科学
河南省气象局

气象与环境科学

CSTPCD
影响因子：1.28
ISSN：1673-7148
年,卷(期)：2023.46(5)
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